Storm入门（三）HelloWorld示例

一、配置开发环境

storm有两种操作模式: 本地模式和远程模式。使用本地模式的时候，你可以在你的本地机器上开发测试你的topology， 一切都在你的本地机器上模拟出来; 用远程模式的时候你提交的topology会在一个集群的机器上执行。

建议使用maven，只需要加上storm的依赖就可以了。

<dependency>
      <groupId>org.apache.storm</groupId>
      <artifactId>storm-core</artifactId>
      <version>1.1.0</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

pom.xml

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>cn.ljh.storm</groupId>
  <artifactId>storm-helloworld</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>

  <name>storm-helloworld</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.12</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.storm</groupId>
      <artifactId>storm-core</artifactId>
      <version>1.1.0</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
  <build>
      <plugins>
          <plugin>
          <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
          <configuration>
            <descriptorRefs>
              <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
            </descriptorRefs>
            <archive>
              <manifest>
                <mainClass>cn.ljh.storm.helloworld.ExclamationTopology</mainClass>
              </manifest>
            </archive>
          </configuration>
        </plugin>
      </plugins>
  </build>
</project>

二、HelloWorld关联代码

ExclamationTopology.java

package cn.ljh.storm.helloworld;

import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.utils.Utils;

public class ExclamationTopology {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        builder.setSpout("word", new TestWordSpout(), 1);
        builder.setBolt("exclaim", new ExclamationBolt(), 1).shuffleGrouping("word");
        builder.setBolt("print", new PrintBolt(), 1).shuffleGrouping("exclaim");

        Config conf = new Config();
        conf.setDebug(true);

        if (args != null && args.length > 0) {
          conf.setNumWorkers(3);

          StormSubmitter.submitTopologyWithProgressBar(args[0], conf, builder.createTopology());
        }
        else {

          LocalCluster cluster = new LocalCluster();
          cluster.submitTopology("test3", conf, builder.createTopology());
          Utils.sleep(20000);
          cluster.killTopology("test3");
          cluster.shutdown();
        }
      }
}

TestWordSpout.java

package cn.ljh.storm.helloworld;

import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import java.util.Map;
import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Values;
import org.apache.storm.utils.Utils;
import java.util.Random;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;


public class TestWordSpout extends BaseRichSpout {
   public static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TestWordSpout.class);
   SpoutOutputCollector _collector;
       
   public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {
       _collector = collector;
   }
   
   public void nextTuple() {
       Utils.sleep(100);
       final String[] words = new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};
       final Random rand = new Random();
       final String word = words[rand.nextInt(words.length)];
       _collector.emit(new Values(word));
   }
   
   public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
       declarer.declare(new Fields("word"));
   }
}

ExclamationBolt.java

package cn.ljh.storm.helloworld;

import java.util.Map;

import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.apache.storm.tuple.Values;

public class ExclamationBolt extends BaseRichBolt {
    OutputCollector _collector;

    public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
      _collector = collector;
    }

    public void execute(Tuple tuple) {
      _collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
      _collector.ack(tuple);
    }

    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
      declarer.declare(new Fields("word"));
    }

  }

PrintBolt.java

package cn.ljh.storm.helloworld;

import java.util.Map;

import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class PrintBolt extends BaseRichBolt {
        private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PrintBolt.class);
        OutputCollector _collector;

        public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
          _collector = collector;
        }

        public void execute(Tuple tuple) {
          LOG.info(tuple.getString(0) + " Hello World!");
          _collector.ack(tuple);
        }

        public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
        }
}

三、实际运行

storm有本地模式和远程模式。

1、本地模式

本地模式一般用于测试和开发阶段，直接在Eclipse执行ExclamationTopology的main函数进行。

本地模式的代码中有设置睡眠时间，到时间后主动kill topoloyg。

Utils.sleep(20000);

开始设置的时间是10S，运行log中没有期待的输出，反而出现以下错误。

org.apache.storm.shade.org.apache.zookeeper.server.ServerCnxn$EndOfStreamException: Unable to read additional data from client sessionid 

    0x15c8a2872ac000f, likely client has closed socket
    at org.apache.storm.shade.org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxn.doIO(NIOServerCnxn.java:228) [storm-core-1.1.0.jar:1.1.0]
    at org.apache.storm.shade.org.apache.zookeeper.server.NIOServerCnxnFactory.run(NIOServerCnxnFactory.java:208) [storm-core-1.1.0.jar:1.1.0]
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) [?:1.8.0_121]

后面设置时间为20S，运行log中也有上面错误，但是有期待的输出。

原因是机器比较慢，还没初始化完就到时间跳出了，所以把睡眠时间设置大些。

2、远程模式

集群模式需要先创建一个包含程序代码以及代码所依赖的依赖包的jar包（有关storm的jar包不用包括， 这些jar包会在工作节点上自动被添加到classpath里面去)。如果使用maven, 那么插件:Maven Assembly Plugin可以帮你打包，只要把下面的配置加入pom.xml。

<plugin>
          <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
          <configuration>
            <descriptorRefs>
              <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
            </descriptorRefs>
            <archive>
              <manifest>
                <mainClass>cn.ljh.storm.helloworld.ExclamationTopology</mainClass>
              </manifest>
            </archive>
          </configuration>
        </plugin>

然后运行mvn assembly:assembly就可以打包了.

 

(1)用storm提交topology

storm jar storm-helloworld-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar cn.ljh.storm.helloworld.ExclamationTopology ExclamationTest

运行提交命令后，出现如下log，说明提交成功。

查看集群的进程jps，两个Supervisor节点出现了worker进程

在Nimbus节点的/usr/local/storm/data/nimbus/inbox下面有提交的jar

UI界面显示提交topology

(2)终止一个topology

要终止一个topology, 执行:

storm kill {stormname}

其中{stormname}是提交topology给storm集群的时候指定的名字。

storm不会马上终止topology。相反，它会先终止所有的spout，让它们不再发射任何新的tuple， storm会等Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS秒之后才杀掉所有的工作进程。这会给topology足够的时 间来完成所有我们执行storm kill命令的时候还没完成的tuple。

(3)更新一个运行中的topology

为了更新一个正在运行的topology, 唯一的选择是杀掉正在运行的topology然后重新提交一个新的。

至此HelloWorld示例完成。

四、常见配置

有很多topology级的配置可以设。 以”TOPOLOGY”打头的配置是topology级别的配置，可以覆盖全局级别的配置。下面是一些比较常见的：

1）Config.TOPOLOGY_WORKER设置:  这个设置用多少个工作进程来执行这个topology。比如，如果你把它设置成25， 那么集群里面一共会有25个java进程来执行这个topology的所有task。如果你的这个topology里面所有组件加起来一共有150的并行 度，那么每个进程里面会有6个线程(150 / 25 = 6)。

2）Config.TOPOLOGY_ACKERS: 这个配置设置acker线程的数目。Ackers是Storm的可靠性API的一部分。

3）Config.TOPOLOGY_MAX_SPOUT_PENDING:  这个设置一个spout task上面最多有多少个没有处理的tuple（没有ack/failed）回复， 我们推荐你设置这个配置，以防止tuple队列爆掉。

4）Config.TOPOLOGY_MESSAGE_TIMEOUT_SECS: 这个配置storm的tuple的超时时间  – 超过这个时间的tuple被认为处理失败了。这个设置的默认设置是30秒，对于大多数的topology都已经足够了。

5）Config.TOPOLOGY_SERIALIZATIONS: 为了在你的tuple里面使用自定义类型，你可以用这个配置注册自定义serializer。